| 改进独立分量分析极化SAR影像相干滤波 |
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| 引用本文： | 刘宇迪,余洁,刘利敏,朱腾.改进独立分量分析极化SAR影像相干滤波[J].测绘科学,2015(10):84-89. |
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| 作者姓名： | 刘宇迪 余洁 刘利敏 朱腾 |
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| 作者单位： | 1. 武汉大学遥感信息工程学院,武汉,430079;2. 武汉大学遥感信息工程学院,武汉430079;首都师范大学资源环境与地理信息系统北京市重点实验室,北京 100048;首都师范大学资源环境与旅游学院,北京100048 |
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| 基金项目： | 863重点项目，北京市教科研基础建设项目 |
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| 摘 要： | 极化合成孔径雷达(SAR)影像的相干斑滤波,对其后处理起着至关重要的作用。针对传统的独立分量分析(ICA)算法稳定性差、易陷入局部最优等缺陷,该文提出基于粒子群优化(PSO)改进的ICA滤波算法,用于进行极化SAR影像相干斑滤波。该方法利用PSO算法来改进解混矩阵W的行向量的生成过程,以提高ICA算法的分离效果。采用AIRSAR获取的旧金山海湾地区的L波段极化SAR影像进行实验,并用相干斑指数、迭代次数、收敛时间等指标进行客观评价。结果表明,基于PSO改进的ICA算法具有更高的收敛效率和更好的相干斑抑制性能,能有效地降低影像的相干斑噪声。
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| 关 键 词： | 独立分量分析 粒子群算法 极化SAR 相干斑 |
Speckle filtering in polarimetric SAR images based on improved independent component analysis |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | independent component analysis particle swarm optimization polarimetric SAR speckle |
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